Importante

Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!

1
resposta

Desafio

Sua tarefa é executar as seguintes ações:

1 - Resuma as resenhas abaixo, delimitadas por aspas, em no máximo 30 palavras

2 - Traduza os resumos para português

Para cada resumo:

3 - Crie uma lista com os pontos fortes do produto

4 - Crie uma lista com os pontos fracos do produto

5 - Defina qual é o sentimento do resumo: positivo, neutro ou negativo?

Ao final:

6 - Gere uma saída em JSON, contendo 5 chaves: um ID para cada resumo, o resumo, a lista de pontos fortes, a lista de pontos fracos, o sentimento.

Resenhas: """" Resenha 1: I use the air fryer a lot. It works very well. I made hamburgers in it last night, the were >wonderful! The rack you put the food on is a little hard to clean. It has lots of crevices that food >gets in. The basket itself is very easy to clean. I also do not trust the rack not to fall out when >dumping out food, like French fries.

Resenha 2: Air fryer works fine until the handle breaks off. There's only 3 screws that attach the >handle to a plastic piece on the basket. The plastic piece breaks and the screws fall out so there's >no way to attach the handle to the basket rendering the air fryer useless. If there were 4 screws >or if the screws attached to metal the handle attachment would have been much more secure and >less prone to breaking.

Resenha 3: Even though I returned it for the bigger one of the same company I liked the fryer. >Ferry ez to use But hard to judge. Seafood button isn't fish and it was a guessing game how to >cook the product. I way over cooked it and the chicken legs came out crispy, but the other side >was raw. But, this is my first time using an air fryer so maybe it's me. Very sleek on the counter >buttons light up real nice. I made tater tots and let me tell you they came out perfect and stayed >hot. I like it so much that I returned this one and got the same company Bigger one. But I had to >buy it from the place itself not from Amazon and I don't lie that at all. Hope this review helps. """" Resumos

[
{
"id": 1,
"resumo": "A fritadeira funciona muito bem e prepara alimentos saborosos, mas a grelha é difícil de limpar e parece insegura ao retirar os alimentos.",
"pontos_fortes": [
"Boa performance no preparo dos alimentos",
"Hambúrgueres ficaram saborosos",
"Cesto fácil de limpar",
"Uso frequente com bom funcionamento"
],
"pontos_fracos": [
"Grelha difícil de limpar",
"Possui muitas frestas",
"Insegurança ao retirar alimentos"
],
"sentimento": "positivo"
},
{
"id": 2,
"resumo": "A fritadeira funciona bem inicialmente, mas o cabo quebra facilmente devido à estrutura frágil de plástico, tornando o produto inutilizável.",
"pontos_fortes": [
"Bom funcionamento inicial"
],
"pontos_fracos": [
"Cabo quebra facilmente",
"Estrutura de plástico frágil",
"Fixação insuficiente com poucos parafusos",
"Produto se torna inutilizável"
],
"sentimento": "negativo"
},
{
"id": 3,
"resumo": "A fritadeira é bonita e eficiente para alguns alimentos, mas exige prática no preparo. O usuário gostou tanto que comprou um modelo maior.",
"pontos_fortes": [
"Design elegante",
"Fácil de usar",
"Botões iluminados",
"Preparou alguns alimentos perfeitamente",
"Mantém a comida quente",
"Cliente recomprou modelo maior"
],
"pontos_fracos": [
"Difícil ajustar o tempo de preparo",
"Botões confusos",
"Alguns alimentos ficaram crus ou cozidos demais",
"Insatisfação com a compra fora da Amazon"
],
"sentimento": "positivo"
}
]

1 resposta

Olá, Vanessa. Como vai?

Parabéns pela excelente resolução do desafio! Você estruturou os passos de engenharia de prompt com muita precisão e o resultado final em formato JSON ficou impecável.

A extração de dados não estruturados (textos em linguagem natural) para um formato estruturado (JSON) é um dos casos de uso mais poderosos e comuns no mercado de Ciência de Dados, ideal para criar dashboards de análise de sentimento e avaliações de e-commerce.

Gostaria de destacar os pontos fortes da sua resolução e trazer alguns insights técnicos sobre o que você construiu:


Pontos Fortes da sua Resolução

  • Aderência aos Limites: Seus resumos em português traduziram perfeitamente a essência de cada texto e respeitaram a restrição de tamanho, mantendo-se objetivos e diretos.

  • Mapeamento de Sentimentos Preciso: * A Resenha 1 foi corretamente classificada como positiva. Apesar do problema com a grelha, o usuário elogiou bastante o resultado e usa o produto com frequência.

  • A Resenha 2 foi classificada perfeitamente como negativa. Um defeito físico que inutiliza o produto anula qualquer ponto forte inicial.

  • A Resenha 3 foi um ótimo exemplo de sentimento misto que tende ao positivo, pois o usuário gostou tanto do produto a ponto de trocá-lo por um maior da mesma marca, atribuindo as falhas iniciais à sua própria falta de experiência.

  • Validade do JSON: A estrutura sintática do seu JSON está perfeita, utilizando chaves apropriadas, IDs numéricos e arrays (listas) para os pontos fortes e fracos.


Dica de Ouro para Engenharia de Prompt (Análise de Sentimento)

Quando trabalhamos com análise de sentimento em Ciência de Dados, o modelo pode oscilar entre classificar resenhas com críticas leves como "positivas" ou "neutras".

Para deixar o seu prompt ainda mais robusto em produções futuras de larga escala, uma excelente prática é pedir para a IA gerar uma chave extra chamada score_sentimento ou confianca, variando de 1 a 5 ou de -1 (muito negativo) a 1 (muito positivo).

Veja como o objeto da Resenha 3 ganharia ainda mais valor estatístico para um analista de dados:

{
  "id": 3,
  "resumo": "A fritadeira é bonita e eficiente para alguns alimentos, mas exige prática no preparo. O usuário gostou tanto que comprou um modelo maior.",
  "pontos_fortes": ["Design elegante", "Fácil de usar", "Cliente recomprou modelo maior"],
  "pontos_fracos": ["Difícil ajustar o tempo de preparo", "Alimentos ficaram crus ou cozidos demais"],
  "sentimento": "positivo",
  "score_sentimento": 0.6
}

Inserir essa métrica numérica ajuda a criar gráficos de dispersão e linhas de tendência em ferramentas de visualização de dados de forma muito mais rica do que usar apenas categorias textuais.

Sua entrega atendeu perfeitamente a todos os requisitos propostos na atividade de otimização de resultados. Continue com esse excelente nível de detalhamento nos seus códigos e análises!

Espero que possa ter lhe ajudado!